网络个性化服务资源综合推荐研究

把符合用户兴趣的相关网络资源自动推送给用户,针对性的推荐资源,实现个性化服务,提高用户满意度.根据资源个性化服务分析和研究了模型建立及推荐方法,建立了用户兴趣和资源描述模型,提出了基于背景和认知过程的综合推荐方法.使用MATLAB计算机仿真.通过度量资源和用户兴趣之间的相似程度,根据用户兴趣特征寻找与其匹配的资源,或有相近兴趣的用户群,实现了用户与资源的匹配和个性化推荐目的.建立的模型和设计的综合推荐方法是町行的,降低了复杂度,增强了有效性,推荐效率得到提高.     

基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务

为了解决WWW上的“信息过载”和“资源迷向”问题,该文提出了基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务。个性化智能推荐服务系统包括两个主要部分:离线部分和在线部分,在离线方式下,执行对WEB服务器的访问log文件的分析挖掘,获取用户事务模式,再采用支持度过滤方法获取频繁的用户事务模式,然后,生成聚集树。在在线方式下,针对当前滑窗的用户访问操作路径,采用基于聚集树的关联规则挖掘,获取匹配当前滑窗的用户访问操作路径的关联规则集,生成推荐的候选集。实现在线个性化智能推荐服务。试验结果显示,该文提出的方法是有效的和可行的。     

基于用户兴趣变化融合的个性化推荐模型

移动互联网的发展带来了大量的应用,提供个性化服务和个性化推荐是解决用户“应用迷航”的有效手段,针对与某电信运营商“游戏”应用平台类似的应用商店领域,提出了一种融合的个性化推荐解决方案.该方案通过对用户行为日志的分析生成用户的兴趣偏好模型,同时引入时间因子反映用户兴趣的漂移,将基于用户偏好分析的推荐方法与基于物品的协同过滤算法相结合形成了融合的个性化推荐模型.实验对比结果表明,该模型避免了两算法之不足,发挥了两算法的优势,有效地提高了该应用平台的综合推荐性能.     

基于神经网络模型的个性化服务研究

由于Web上信息的异构性、多样性和动态性,互联网也带来了所谓的"信息过载"和"信息迷向"的问题,个性化服务系统按照特定的用户群体和个人的需求定制服务的内容和表现,可以预测用户的需求,提供主动服务,其基本原理就是根据对各个用户不同的兴趣描述,通过相应的推荐算法为用户提供符合其兴趣的信息.待用户兴趣特征确定后,就可以建立用于个性化网页推荐的用户神经网络模型,向用户推荐个性化网页.     

教育网站个性化推荐系统中的一种用户兴趣模型的建立

用户兴趣模型用于描述用户的个人信息、专业背景、偏好倾向和历史行为等,通过这些信息,系统可以发现和预测用户的信息需求,从而对用户进行个性化的信息推荐服务.用户兴趣模型是影响推荐系统服务效率的重要因素,因此针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现中要重点考虑的问题之一.本文从教育网站用户对象特点出发,提出了将用户兴趣分为固定兴趣与临时兴趣相结合的动态模型.     

基于用户需求的旅游路线推荐方法

为解决旅游路线推荐中个性化程度不高的问题,提出一种基于用户需求的旅游路线推荐方法.通过获取用户分享的景点照片与游玩时间,综合考虑景点热度、用户偏好和访问时间等用户需求,为用户推荐得分最高的景点,在此基础上建立融合时间与费用约束的旅游路线推荐模型,针对该模型设计内嵌混沌扰动和方差判定准则的模拟退火求解算法.实验结果表明,该方法满足了不同用户的旅行需求,提高了旅游景点推荐的准确性,为实现旅游路线个性化推荐服务提供了一种技术和方法.     

面向用户均衡需求的Web服务资源智能推荐方法

研究了满足用户在服务功能、服务属性和服务质量上的多层次均衡需求的Web服务资源智能推荐方法,解决了服务信息过载问题。现有服务推荐技术存在未考虑用户对服务多层次均衡需求的不足,结合Web服务资源的特点,综合考虑用户服务需求与候选服务群之间的多层次相似度,设计了综合Web服务资源的功能、属性和质量三个层次的适合度匹配算法,以及用户主观兴趣度匹配算法。通过这两个算法建立了面向用户均衡需求的个性化Web服务资源智能推荐方法,能将最大匹配度的Web服务资源推荐给目标用户。     

Method of intelligent recommendation of Web serviceresources towards users balanced requirements

研究了满足用户在服务功能、服务属性和服务质量上的多层次均衡需求的Web服务资源智能推荐方法, 解决了服务信息过载问题。现有服务推荐技术存在未考虑用户对服务多层次均衡需求的不足, 结合Web服务资源的特点, 综合考虑用户服务需求与候选服务群之间的多层次相似度, 设计了综合Web服务资源的功能、属性和质量三个层次的适合度匹配算法, 以及用户主观兴趣度匹配算法。通过这两个算法建立了面向用户均衡需求的个性化Web服务资源智能推荐方法, 能将最大匹配度的Web服务资源推荐给目标用户。     

基于用户策略的Web服务动态选择方法研究

目前的Web服务选择方法主要是服务关键词语义和属性匹配、运行性能最优评估,未能很好考虑用户对服务质量的个性化需求.对用户需求、服务质量进行模型描述,结合用户策略给出了一个服务评估和选择算法,该算法根据服务请求者的满意度对候选服务进行评估和选择.与已有的服务性能选择方法相比,该方法更能满足个性化需求.     

面向微博系统的实时个性化推荐

社交网络服务需要响应用户实时、连续、个性化的服务需求.然而,目前多数社交网络服务并未充分考虑用户的个性化服务需求.由于社交网络中海量的数据更新使得提供实时个性化服务成为一项相对艰巨的任务.文中基于LDA主题模型推断微博的主题分布和用户的兴趣取向,提出了微博系统上用户感兴趣微博的实时推荐方法,以响应用户实时、连续和个性化的服务请求,在真实数据集上的实验结果验证了文中提出的方法的有效性和高效性.